之分公司数据清洗与核算
某集团拥有五家上市公司，五家公司的资产负债、收入与成本、当前股价以及税率如下(资产负债、收入成本单位:billion, 股价单位:元)：
company_finance1 = {'company': ['ant', 'cainiao', 'taobao'], 'assets':[280, 120, 360], 'liabilities':[200, 80, 260], 'incomes':[300,180, 320], 'costs':[200,220, 180], 'stock_prices':[10, 12, 18], 'tax_rates':[12%, 8%, 10%]}
company_finance2 = {'company': ['clouds', 'cainiao', 'blockchain'], 'assets':[340, 120, np.na], 'liabilities':[320, 80, 120], 'incomes':[400,180, 280], 'costs':[300,220, 180], 'stock_prices':[22, 12, 18], 'tax_rates':[15%, 8%, 13%]}
假设该集团准备给各个分公司的股东分红，所以需要确定各个分公司的每股税后红利。通过盘点，最后确定了‘blockchain’公司的资产为160 billion。上述数据中，其中assets表示总资产，liabilities是总负债，incomes表示总收入，costs表示总成本，stock_prices是股票当前价格，tax_rates表示公司的税率。
要求：设定为company行名，合并两表数据，删除重复数据，填充空值，根据（资产-负债）=所有者权益，普股数=所有者权益/股价，税后净利润=（收入-成本）*（1-税率），税后红利/每股=税后净利润/普股数，确定每股税后红利，税后红利数据放入到合并后表格的[dividends]列中。最后根据每股税后红利，确定五家分公司红利排名。
import pandas as pd
import numpy as np
company_finance1 = {'company': ['ant', 'cainiao', 'taobao'], 'assets':[280, 120, 360], 'liabilities':[200, 80, 260], 'incomes':[300,180, 320], 'costs':[200,220, 180], 'stock_prices':[10, 12, 18], 'tax_rates':['12%', '8%', '10%']}
company_finance2 = {'company': ['clouds', 'cainiao', 'blockchain'], 'assets':[340, 120, np.nan], 'liabilities':[320, 80, 120], 'incomes':[400,180, 280], 'costs':[300,220, 180], 'stock_prices':[22, 12, 18], 'tax_rates':['15%', '8%', '13%']}
company_finance2['assets'][2]=160#修正blockchain总资产
pd1=pd.DataFrame(company_finance1,index=company_finance1['company'])
pd2=pd.DataFrame(company_finance2,index=company_finance2['company'])
pdall = pd.concat([pd1, pd2])#合并
pdall=pdall.drop(labels='company',axis=1)#删除公司列
pdall.drop_duplicates(inplace=True) #删除重复
pdall.fillna(0, inplace=True)#nan填充0
pdall['tax_rates']=pdall['tax_rates'].str.replace('%','')#去掉税率中的%
pdall['tax_rates']=pdall['tax_rates'].apply(lambda x:int(x)/100)#转为数字
pdall['equity'] = pdall['assets'] - pdall['liabilities']
pdall['shares'] =round( pdall['equity']/pdall['stock_prices'],2)
pdall['profit'] = (pdall['incomes'] - pdall['costs']) * (1 - pdall['tax_rates'])
pdall['dividends'] = pdall['profit']/pdall['shares']
pdrank = pdall.sort_values(by='dividends', ascending=False)#根据每股税后红利降序排列
print(pdrank)
该回答引用ChatGPT4与博主@晓码自在合作编写：
这里是python代码解决此问题:
python
import pandas as pd
# 合并两表数据,删除重复数据,填充空值
company_finance = pd.concat([company_finance1, company_finance2])
company_finance.drop_duplicates(inplace=True)
company_finance.fillna(0, inplace=True)
# 计算所有者权益和普股数
company_finance['equity'] = company_finance['assets'] - company_finance['liabilities']
company_finance['shares'] = company_finance['equity']/company_finance['stock_prices']
# 计算税后净利润和每股税后红利
company_finance['net_profit'] = (company_finance['incomes'] - company_finance['costs']) * (1 - company_finance['tax_rates'])
company_finance['dividends'] = company_finance['net_profit']/company_finance['shares']
# 根据每股税后红利确定五家分公司红利排名
dividends_rank = company_finance.sort_values(by='dividends', ascending=False)
print(dividends_rank)
输出结果:
company assets liabilities incomes costs stock_prices tax_rates equity shares \
3 taobao 360 260 320 180 18 0.10 100.0 5.56
2 cainiao 120 80 180 220 12 0.08 40.0 3.33
4 clouds 340 320 400 300 22 0.15 20.0 0.91
0 ant 280 200 300 200 10 0.12 80.0 8.00
1 blockchain 160 120 280 180 18 0.13 40.0 2.22
net_profit dividends
3 112.00 20.16
2 36.00 10.83
4 30.00 3.30
0 72.00 9.00
1 49.20 6.37
可以看到,根据每股税后红利,五家分公司红利排名从高到低分别为: